Zadatak 1:
Prikupljeni su podaci o visini ljudi:
159 188 175 176 177 168 162 188
183 187 187 162 184 161 180 169
195 171 170 199 181 169 189 191
172 182 183 178 180 165 185 202
183 187 188 182 163 179 178 188
Učitajte podatke koristeći naredbu scan, izračunajte karakterističnu petorku te procijenite 95% p.i. za očekivanu visinu čovjeka.

Zadatak 2:
Učitajte podatke iz .csv datoteke koristeći read.csv o broju nukleotida u ljudskom genomu "04e1HumanGeneLengths.csv". Koliki je broj podataka u toj bazi? Nacrtajte histogram tih podataka te usporedite vrijednosti medijana i artimetičke sredine uzorka. Odredite 99% p.i. za prosječan broj nukleotida u ljudskom genomu. Odredite i 99% p.i. za varijancu koristeći naredbu VarCI iz paketa "DescTools". (Koristite "install.packages("DescTools")" i "library(DescTools)").

Zadatak 3: duljina vremenskog perioda prije nego se dogodi dioba bakterije eksponencijalno je distribuirana s parametrom \lambda za koju vrijedi EX=1/\lambda. 
a) Procijenite 90% p.i. za nepoznati parametar \lambda na temelju podataka:
0.3600 0.3427 0.4308 0.4177 0.1849 0.1004 0.4310 0.3315 0.1714 0.6693 0.1407 0.7263 1.0726 0.1859
0.1982 0.3258 0.0700 0.1031 0.3686 0.2581 0.0299 0.3694 0.0824 0.5240 1.6109 0.1437 0.9101 0.3789
0.2711 0.2790 0.5949 0.7708 0.9700 0.0952 0.1296 0.0174 0.1173 0.5217 0.2715 0.9197

b) Procijenite 90% p.i. za \lambda na podatcima koje sami generirate. Duljina uzorka neka bude 40, i neka podaci dolaze iz Exp(1) razdiobe. Koristite funkciju rexp. Je li taj pravi paramtetar \lambda=1 unutar vašeg p.i.?


Zadatak 4:
Učitajte podatke iris te izračunajte 90% p.i. za sepal length. Izračunajte 90% p.i. za standardnu devijaciju za sepal length, koristite naredbu VarCI.